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Temario del curso
Fundamentos de la Ingeniería de Plataformas Intensiva en Datos
- Introducción a aplicaciones intensivas en datos.
- Desafíos en la ingeniería de plataformas para Big Data.
- Vista general de las arquitecturas de procesamiento de datos.
Modelado y Gestión de Datos
- Principios del modelado de datos para escalabilidad.
- Opciones de almacenamiento de datos y optimización.
- Gestión del ciclo de vida de los datos en un entorno distribuido.
Frameworks de Procesamiento de Big Data
- Vista general de herramientas de procesamiento de Big Data (Hadoop, Spark, Flink).
- Procesamiento por lotes frente a streaming.
- Configuración de un pipeline de procesamiento de Big Data.
Plataformas de Análisis en Tiempo Real
- Diseño de arquitecturas para análisis en tiempo real.
- Motores de procesamiento de streaming (Kafka Streams, Apache Storm).
- Construcción de paneles y visualizaciones en tiempo real.
Orquestación de Pipelines de Datos
- Gestión de flujos de trabajo con Apache Airflow y otras herramientas.
- Automatización de pipelines de datos para mayor eficiencia.
- Vigilancia y alertas para pipelines de datos.
Seguridad y Cumplimiento de la Plataforma
- Mejores prácticas de seguridad para plataformas de datos.
- Garantía de privacidad de datos y cumplimiento regulatorio.
- Implementación de controles seguros de acceso a los datos.
Ajuste de Rendimiento y Optimización
- Técnicas para optimizar el rendimiento y la latencia de los datos.
- Estrategias de escalado para plataformas intensivas en datos.
- Realización de benchmarks y monitorización del rendimiento.
Casos de Estudio y Mejores Prácticas
- Análisis de implementaciones exitosas de plataformas de datos.
- Lecciones aprendidas de líderes de la industria.
- Tendencias emergentes en la ingeniería de plataformas intensivas en datos.
Proyecto Final
- Diseño de una solución de plataforma para una aplicación intensiva en datos.
- Implementación de un prototipo del pipeline de procesamiento de datos.
- Evaluación del rendimiento y la escalabilidad de la plataforma.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de estructuras de datos y algoritmos básicos.
- Experiencia con programación en Java, Scala o Python.
- Conocimiento básico de conceptos de bases de datos y SQL.
Audiencia
- Desarrolladores de software.
- Ingenieros de datos.
- Líderes técnicos.
21 Horas
Reseñas (1)
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